RaLiMPs：用低阶有理逼近高效线性化 MLP

研究者提出 RaLiMPs（Rationally Linearized MLPs），用标准激活函数的低阶有理逼近来高效线性化 MLP，相比多项式方法能在更低阶数下实现准确表示。该方法借此构建带窄瓶颈的核表示，支持跨 MLP 层的高效组合，并为逼近结果提供理论保证。在隐式 3D 模型到大语言模型等任务上，RaLiMPs 在保持或提升精度的同时大幅降低推理成本。